Pythonic访问 Nvidia 的 CUDA 并行计算api。cuda api的几个包装器已经存在——那么为什么需要pycuda呢?对象清理绑定到对象的生存期。这个成语,常被称为 RAII 在C++中,更容易编写正确的、无泄漏和无崩溃的代码。pycuda也知道依赖关系,因此(例如)在分配给它的所有内存都被释放之前,它不会与上下文分离。方便。抽象 pycuda.compiler.SourceModule 和 pycuda.gpuarray.GPUArray 使cuda编程比nvidia基于c的运行时更加方便。完整性。如果您愿意的话,pycuda会将cuda的驱动程序api的全部功能交给您使用。自动错误检查。所有cuda错误都会自动转换为python异常。速度。PycUDA的底层是用C++编写的,所以上面所有的细节都是免费的。
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